井上　卓也　／　INOUE, Takuya

事項	詳細
所属・職名	気象観測研究部・第三研究室・研究官
連絡先
個人ページ	researchmap
専門分野	気象学、気象モデル、機械学習 数値予報モデルやその応用処理に深層学習(Deep learning)を活用する研究開発に取り組んでいます。
学位	学士（理学）
受賞歴、委員等	受賞歴 気象庁長官表彰（2022年）「気象庁2020年東京オリンピック・パラリンピック競技大会対応プロジェクトチーム」 詳細な気象予測資料の提供により東京オリンピック競技大会及び東京パラリンピック競技大会の安全で円滑な開催に寄与した功績（参考: 報道発表資料） JMSJ Editors' Highlights（気象集誌）（受賞対象論文: doi: 10.2151/jmsj.2024-020） 気象研究所HP, Graphical Abstract 委員 日本気象学会講演企画委員（2024年4月～2026年5月）
発表論文	Inoue, T., and T. Kawabata, 2026: CNN-Based Surface Temperature Forecasts with Ensemble Numerical Weather Prediction. Monthly Weather Review, 154, 1527–1547, doi:10.1175/mwr-d-26-0003.1. Inoue, T., T. T. Sekiyama, and A. Kudo, 2024: Development of a temperature prediction method combining deep neural networks and a Kalman filter. Journal of the Meteorological Society of Japan, 102, 415-427, doi:10.2151/jmsj.2024-020.
担当課題リスト	気象研究所 基盤技術研究「データ同化技術と観測解析技術の高度化に関する研究」 科学研究費 基盤研究C（2026～2028年）「AIで挑む大雨予測の高度化：物理に基づく気象モデルと生成AIの融合」（研究代表者） 科学研究費 基盤研究A（2025～2029年）「気象防災のAI活用：大規模基盤モデルのタスク適応性を深化させる」（研究協力者） 科学研究費 基盤研究B（2025～2030年）「データ駆動型予測モデルが切り開く新しい台風予測技術の確立」（研究協力者）